Deep Convolutional Neural Network for Automated Bird Species Classification
Notice bibliographique
Résumé
Birds significantly contribute to ecosystem maintenance, involving seed dispersion, air oxygenation, contaminant conversion into nutrients, and climate regulation.However, with over ten thousand bird species described globally, accurate identification based solely on their appearances poses a challenge, even for experienced bird watchers, leading to potential discrepancies in species classification.This difficulty highlights the challenges that both human intelligence and artificial intelligence encounter when accurately identifying bird species.To address this challenge, we propose an automatic bird species classification system using deep learning techniques.Our study leverages the power of deep learning in computer vision to assist novice bird enthusiasts in accurately identifying the plethora of bird species they encounter.We gathered and utilized a diverse dataset of bird images to train a convolutional neural network (CNN) model.Our classification system, developed through training and careful evaluation has shown accuracy, in identifying different bird species using images.This system serves as a tool in real world situations allowing bird enthusiasts to gain an appreciation for the diverse range of avian species and actively contribute to conservation efforts.Our classification system, which has been extensively trained and thoroughly evaluated has proven to be highly accurate, in identifying bird species based on images.It provides a tool for bird enthusiasts to truly appreciate the range of avian species and contribute to conservation efforts.Our research introduces an efficient approach, based on learning for automatically classifying bird species from images.This addresses the challenges faced by both experts and non experts in identifying birds.Our designed deep convolutional neural network (DCNN) achieved an accuracy rate of 92% ensuring precise recognition of various species.This system plays a role in preserving and comprehending bird ecosystems emphasizing their contribution, to maintaining global landscapes and climate stability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».